한빛미디어

머신러닝을 하다 보면 자주 접하는 데이터의 형태는 여러 가지가 있지만, 시계열 데이터는 특히 조심스럽게 다루어야 한다 생각한다. 시간에 따라 어떻게 가중치를 두는지, 또한 행, 열 별로 시간과 엮을 만한 데이터들이 있는지도 알아보아야 한다.

이 책은 그러한 측면에서 시간에 따른 변화를 나타내는 데이터를 처리하고 머신러닝을 하기에 딱 맞는 책이다.

책은 먼저 시계열 데이터의 수집, 전처리 등을 소개하고, 이후 다양한 머신러닝, 딥러닝 모델들을 소개한다. 그리고 독감 데이터, 금융 데이터 등의 시계열 데이터를 활용하여 실제 예제를 만들어 소개하고 있다.

다만 아쉬웠던 것은 책에서 파이썬과 R을 동시에 다루면서 진행되다 보니, 그래프 제작이나 몇몇 예제들에서는 파이썬만, 또는 R만 이용해 코딩이 이루어지기도 한다. 파이썬 유저로써는 이런 것들이 조금 추가되었으면 했다.

그래도 ‘시계열 데이터’를 특정짓고 이를 불러오고, 전처리하고, 모델링하고, 학습하는 것까지 전체적으로 필요한 내용들이 모두 들어있는 책이라고 생각한다. 책을 하나하나 따라가다 보면, 시계열 데이터의 A 부터 Z까지, 더 나아가서 실무에서의 시계열 데이터를 통한 머신러닝, 딥러닝까지 이 책 한권을 통해서 실전까지 데이터 분석이 가능할 것이다.

책을 읽으면서 ‘예측’이라는 것이 생각보다 훨씬 어렵고, 그렇기에 많은 자원이 필요하다는 것을 다시금 느끼게 되었다.

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한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.